Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 4 van 5 gevonden artikelen
 
 
  PCA of Wavelet Transformed Process Data for Monitoring
 
 
Titel: PCA of Wavelet Transformed Process Data for Monitoring
Auteur: Kosanovich, Karlene A.
Piovoso, Michael J.
Verschenen in: Intelligent data analysis
Paginering: Jaargang 1 (2013) nr. 2 pagina's 85-99
Jaar: 2013-06-14
Inhoud: Producing a uniform product is important for several reasons such as maintenance of a competitive position, reduction in the number of shutdowns and startups, and the elimination of the sources of variability. Multivariate statistical methods can assist in the identification of process correlations and the development of process monitoring models. This work extends these concepts by demonstrating that the correlations and resulting monitoring models can be improved greatly with the addition of pre-filtering the time signals using a median filter, and time-scale decomposition using a multi-resolution wavelet function. After the data are filtered and decomposed, the multivariate statistical method of principal component analysis (PCA) is used to develop a process monitoring model. Data that was taken from a difficult-to-operate industrial process are used to demonstrate these ideas.
Uitgever: IOS Press
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 4 van 5 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland